b) Le contexte du transport
agroalimentaire
Une nouvelle observation statistique des séries
chronologiques a montré l'existence d'une corrélation entre les
livraisons d'un jour spécifique de la semaine de certains clients,
particulièrement les GMS.
Par exemple les livraisons des lundis sont supérieures
aux livraisons des mardis.
Ceci est influencé par la politique d'approvisionnement
des plateformes de grande distribution.
Les tableaux ci-dessous, tirés de l'historique des
livraisons du groupe STALAVEN à une plateforme GMS, montrent que les
livraisons des lundis sont inférieures à celles du mercredi,
ainsi il existe une bonne corrélation entre les livraisons relatives
à chaque jour de la semaine.
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DATE
|
JOUR
|
NB de cartons
|
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19/09/2005
|
Lundi
|
77
|
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26/09/2005
|
Lundi
|
87
|
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03/10/2005
|
Lundi
|
66
|
|
10/10/2005
|
Lundi
|
70
|
|
17/10/2005
|
Lundi
|
67
|
|
24/10/2005
|
Lundi
|
67
|
|
29/10/2005
|
Samedi
|
80
|
|
07/11/2005
|
Lundi
|
47
|
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14/11/2005
|
Lundi
|
59
|
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21/11/2005
|
Lundi
|
52
|
|
DATE
|
JOUR
|
NB de cartons
|
|
21/09/2005
|
Mercredi
|
104
|
|
28/09/2005
|
Mercredi
|
106
|
|
05/10/2005
|
Mercredi
|
100
|
|
12/10/2005
|
Mercredi
|
98
|
|
19/10/2005
|
Mercredi
|
94
|
|
26/10/2005
|
Mercredi
|
109
|
|
02/11/2005
|
Mercredi
|
106
|
|
09/11/2005
|
Mardi
|
97
|
|
16/11/2005
|
Mercredi
|
79
|
|
23/11/2005
|
Mercredi
|
81
|
Cette observation a été
généralisée sur l'ensemble des plateformes et les
grossistes à la suite de l'étude des historiques des livraisons
de ces derniers par les différentes entreprises.
c) La méthode appropriée
pour la prévision de transport.
L'existence de corrélation entre les livraisons d'un
jour spécifique de la semaine, et la grande part que représentent
les GMS et les grossistes dans le volume du transport (plus de 80%) sont les
éléments clés qui ont favorisé la mise en place de
la prévision de transport dans les entreprises agroalimentaires.
En effet, en se basant sur les livraisons des 3
dernières semaines, les entreprises seront capables de prévoir
80% du volume de transport avec des taux de fiabilités remarquables.
La méthode de prévision retenue repose sur la
combinaison de trois facteurs :
· Un « volume
normal » compte tenu du contexte (un jour dans une semaine,
une semaine, un mois) et de la situation de l'entreprise (nombre de clients,
état de l'activité).
L'estimation de ce « volume normal » est
effectuée à partir des statistiques de transport récentes.
Par exemple, la prévision du jeudi de la semaine S à partir de la
moyenne des volumes de transport des semaines S-1, S-2, S-3.
· Une « variation
évènementielle » qui dépend
d'évènements particuliers : jours fériés,
promotion, forte variation climatique, début ou fin de congé,
....
L'estimation des variations du volume de transport normal est
effectuée à partir de statistiques historiques de transport de
mois ou d'années antérieurs. Ces historiques permettent
d'analyser les conséquences de ces évènements sur le
volume : report de transport ou au contraire augmentation du volume
normal.
Par exemple, un jeudi férié peut conduire
à une augmentation des livraisons du mercredi et du vendredi. Souvent un
évènement a des conséquences prévisibles sur une
période de trois semaines (S-1, S, S+1).
· Un « tunning » qui
est l'ajustement fin de la prévision à partir de
l'expérience pratique des opérationnels (commerciaux et
logisticiens). Ce « tunning » est effectué au
dernier moment sur la base d'un dialogue entre opérationnels qui
finalisent la prévision.
La mise en oeuvre pratique nécessite la création
de deux fichiers :
· Un fichier d'enregistrements permanents
Ces enregistrements sont effectués quotidiennement
à partir des transports réalisés, ils prennent en
compte :
v La date
v La tournée de ramassage
v La température (frais, congelé)
v Le client
v La localité de livraison
v Le tonnage
v Le nombre de palettes au sol
v Le transporteur
· Un fichier historique des
transports effectués sur les deux ou trois années
précédentes avec des informations identiques.
La méthode de prévision étant maintenant
définie, il faut élaborer un outil informatique sous Excel qui
nous permettra de réaliser un suivi quotidien des prévisions.
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